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rseng-numerical-accuracy
Covers floating-point correctness in research code: why 0.1 + 0.2 != 0.3, choosing absolute vs relative tolerances in tests, accumulation error and safe summation, precision choices (float32 vs float64), catastrophic cancellation, NaN and infinity handling, and cross-platform or cross-library result drift. Use PROACTIVELY when floating-point comparisons fail mysteriously, when writing numerical tests or choosing tolerances, when results differ across machines, compilers, BLAS builds or library versions, or when precision or numerical stability questions arise in analysis or simulation code.
模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-15 13:04）：Covers floating-point correctness in research code: why 0
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。
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存档时间线
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-15 13:04 | 64e0a613 | 可取 |
版本索引永久保留；内容副本只保留最新 1 份，更早版本仅留索引与哈希（存档时间线的证据链不会因此断裂）。
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